4 Metode Statistik Esensial di Bidang Analisis Data
Dalam era di mana data menjadi semakin melimpah dan beragam, kemampuan untuk menganalisis dan memahami data menjadi sangat penting. Dalam dunia analisis data, penggunaan metode statistik menjadi pondasi yang krusial dalam proses ini. Metode statistik memberikan kerangka kerja yang sistematis untuk menganalisis data, menarik kesimpulan yang berdasarkan bukti, dan membuat prediksi yang masuk akal. Tak heran jika di masa ini, role data analyst sangat dibutuhkan.
Penerapan metode statistik akan membantu para data analyst untuk mengambil keputusan yang lebih terinformasi dan memberikan rekomendasi yang lebih tepat. Dengan bantuan metode statistik, data analyst juga dapat mengidentifikasi peluang bisnis baru, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengoptimalkan strategi pemasaran berdasarkan analisis data yang mendalam. Penting untuk diingat bahwa interpretasi hasil dari metode statistik memerlukan pemahaman yang baik tentang konteks data dan asumsi yang mendasarinya.
Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas empat metode statistik yang sering digunakan dalam analisis data, khususnya bagi data analyst. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Descriptive Statistics
Metode statistik ini digunakan untuk merangkum dan menggambarkan fitur atau karakteristik kunci dari sebuah dataset. Metode ini membantu para data analyst untuk memahami distribusi data, mengidentifikasi nilai tengah (mean, median, mode), sebaran data (variance, standar deviasi), serta melihat outlier atau anomali yang mungkin ada dalam dataset. Teknik deskriptif statistik membantu memberikan gambaran awal tentang data sebelum analisis lebih lanjut dilakukan.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Inferential Statistics
Statistik inferensial digunakan untuk membuat kesimpulan atau inferensi tentang populasi secara keseluruhan berdasarkan sampel data yang dianalisis. Metode ini melibatkan pengujian hipotesis, estimasi parameter populasi, dan penggunaan interval kepercayaan.
Contoh teknik inferensial termasuk uji hipotesis, analisis regresi, analisis varians (ANOVA), dan analisis korelasi. Statistik inferensial membantu dalam membuat generalisasi dan prediksi berdasarkan data sampel.
Source: https://www.psychteacher.co.uk/
3 .Analisis Regresi
Analisis regresi digunakan untuk memahami hubungan antara satu atau lebih variabel independen (pengaruh) dengan variabel dependen (hasil). Tujuannya adalah untuk memahami seberapa kuat hubungan antar variabel dan untuk membuat prediksi berdasarkan hubungan tersebut. Metode regresi dapat bervariasi dari regresi linier sederhana hingga regresi logistik yang kompleks, tergantung pada jenis data dan tujuan analisis.
4. Analisis Pengelompokan (Clustering)
Clustering adalah metode statistik yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori atau kelompok yang berbeda berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola atau struktur tersembunyi dalam data tanpa memerlukan label kategori sebelumnya. Algoritma pengelompokan seperti k-means clustering, hierarchical clustering, dan DBSCAN sering digunakan untuk mengelompokkan data dalam analisis data.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Dengan memahami dan menguasai berbagai metode statistik ini, data analyst dapat mengungkap insight berharga dari data yang ada, mendukung pengambilan keputusan yang informasional, dan memberikan nilai tambah yang signifikan bagi perusahaan dan organisasi mereka. Kemahiran dalam menerapkan metode statistik ini secara efektif adalah kunci untuk kesuksesan dalam peran analisis data.
Yuk bekali diri kamu untuk menjadi data analyst bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Galuh Nurvinda K